본 글에서는 특허정보검색시스템에서도 지속적인 시스템 진화가 있어왔다. 현재 근무하고 있는 특허정보원에서 제공하고 있는 특허기술정보검색서비스(KIPRIS)는 1999년 국내에서 상용으로 특허기술검색시스템(KIPRIS)을 Client Server방식으로 시작을 하여 ID와 PW를 부여받은 소수의 접근자들이 가입하면서 제공받은 3.5인치 디스켓 7장으로 된 서버 접속용 전용프로그램을 PC에 설치하여 서버에 접속하였다.
2000년 들어서자마자 인터넷 붐을 타고 특허검색서비스분야에서도 발빠르게 대응하여 온라인, 즉 web상에서 검색서비스를 제공하기 시작하였다. 웹상에서 검색서비스를 제공하면서 이용자는 폭발적으로 증가하게 되었다. 현재는 web 2.0의 형태로 KIPRIS plus 서비스(http://plus.kipris.or.kr/)를 선보이고 있다. 즉 KIPRIS내의 검색DB를 모듈화하고 원하는 사용자는 누구나 모듈채로 사용가능하며, 이들 모듈을 이용하기 위한 응용 프로그램만 입맛에 맞게 개발해서 사용하는 방식으로 진화하고 있다. 현재 140여개의 API(Application Programming Interface)를 제공하고 있다.

또 하나의 Adaptive 사례로는, Netflix사의 recommendation 즉 추천기술로서 개인별 성향을 기반으로 정보를 추천하는 기술이다. Netflix외에도 아마존의 도서추천서비스가 유명한 사례인데, 현재 책을 검색하고 있는 사용자에게 그와 유사한 사용자가 기존에 구입했던 책들을 현 구매자에게 추천해 줌으로써 편리한 도서구매를 제공한다. 이 기술은 유사 사용자간 선호도를 기반으로 하는 추천기술(Collaborative Filtering Recommendation)이다. 다른 사례로서 Last.fm(http://www.last.fm)과 같이 사용자의 로그인 정보를 통해 현재 음악을 듣고 있는 사용자와 취향이 유사한 컨텐츠를 추천하는 기술(Contents Based Filtering Recommendation) 기술이 있다. Pandora 서비스의 경우 자신들이 가지고 있는 음악속성(특히 장르)을 분석하여 이를 DB화하고 사용자가 특정 음악을 듣는 경우 장르가 유사한 음악을 추천하는 형태로 서비스하고 있다. (http://cafe.naver.com/ttapr/1453 에서 펌)

스프레드시트의 첫번째와 두번째 컬럼은 엔티티와 시간이어야 합니다. 정확한 데이터형식이 아니면 아래와 같은 메시지가 나오므로 확인해야 합니다. (First and second columns must be entity and time.)

그리고 숫자의 범위가 너무 클 경우에도 데이터인식이 안되는 경우가 발생한다. 예시로 나타낸 데이터에서 중국의 인구가 10억명을 넘으니 인식을 하지 못하고 있다. 일종의 오류라고 생각됩니다.

어찌되었건 GapMinder를 처음 접하고서 우리 업무에 결합시키면 좋을 것 같았는데 실제로 해보니 만족스럽습니다.
향후에 좀 더 실질적인 데이터로 작업을 해 보면 더욱 실감나는 프리젠테이션을 제공할 수 있을 것 같습니다.

다만 아직도 해결하지 못한 것은 작성된 가젯을 게시하는 것이 제시된 매뉴얼대로 잘 되지 않는다는 것입니다.
해결이 되면 다시 한번 공지토록 하겠습니다.

위 사이트에서 다운로드 받은 Gapminder로 아래의 동영상처럼 다양한 입체적 그래픽작업을 할 수 있습니다.

다만  아쉬운 점은 Gapminder에서 주어지는 각종 통계값(총430개의 데이터통계값)을 불러와서 하는 작업에 국한되어 있고 사용자가 가진 자체 통계값을 불러와서 화려한 그래픽작업을 할 수는 없는 것 같습니다. 그것만 가능하다면 업무에 많은 도움이 될 것 같은데.. 아쉽네요

꽤 긴 내용의 강연동영상이었지만 한사람의 자서전을 읽는 것 처럼 흥미 진진했고 그냥 막연히 성공한 재일동포라고만 알고 있었던 손정의씨에 대해서 다시금 제대로 알게 된 계기가 되었다.

미국으로 고등학교 1학년을 중퇴하고 유학길에 오른 것도 참 대단한데 미국에서 고등학교를 몇 일만에 끝내고 바로 대학교로 진학했다는 내용은 잘 상상이 가질 않는 내용이기도 했다.

또한 교수들을 팀원으로 조직하여 발명을 구체화한 것이며, 19세에 기업을 설립하고 60대까지의 인생계획을 세워서 현재까지 그 계획대로 실천하고 있다는 것도 정말 인생을 준비하고 계획해 나가는 데 있어서 너무나 나자신을 돌아보게 한 대목이었다.

계획적이지 못하고 그냥 하루하루 최선이라는 애매한 문구에 매달려 자기를 위로하는 것이 나의 현실인데 비해 손정의씨는 그야말로 높은 목표를 세우고 그 목표를 달성하기 위해 무모하리 만치 도전하고 노력했다는 것이 ‘역시 남들과는 뭔가 다른 면이 있는 사람이구나.. 난사람이구나… 나와는 다른 점이 많구나… 그러니까 저렇게 성공했지’  등 별의별 생각을 들게 했다.

또한 요즘 MIP과정의 지식경영 수업을 들으면서 강조되는 Twitter라든지 iPhone에 대해서도 교수님 처럼 똑 같이 강조하고 있는 모습을 보면서, 난 숙제하기 위해 Twitter를 개설했고 아직도 돈이 아까워 iPhone은 망설이고 있는데라는 생각에 미치자 참 나 자신이 불쌍히 여겨 졌다.

 또하나 참석한 5000여명의 대학생 중 98%정돈가가 Twitter를 이용하고 있고 iPhone을 85% 정도가 사용하고 있다는 얘기에 정말 일본은 앞서가고 있긴 하구나라는 생각이 들었다. 난 메스컴에 길들여져 우리나라가 IT에서는 최고인줄만 알고 있었는데, 또 그것이 사실일지도 모르겠지만, 앞으로는 아닐 수도 있다는 생각이 앞의 통계치를 접하면서 들기도 했다.

 그리고 마지막으로 사소하지만 기억에 남는 것이 총무성을 찾아가 NTT에 전화를 요청한 사건을 접하면서 과연 우리나라라면 어땟을까 생각해 보게 되었다.  누군가가 지경부를 찾아가서 KT의 이석채회장에게 전화를 해서 ‘공정하게만 해달라’라고 얘기해 달라고 한다면 과연 어떤 상황이 벌어질까 상상을 해보니 씁씁한 미소만이 내 입가에 떠올랐다.

위와 같이 입력을 한 후 하단의 Create chart 를 클릭하면 아래와 같이 아주 멋있지는 않지만 그럭 저럭 봐줄만한 그래프가 생깁니다. 생긴 그래프는 그래프의 하단에 있는 Result Image Code 를 복사하여 HTML상에서 붙여 넣으면 블로그 등에 붙여 넣을 수 있습니다.

http://sketchup.google.com/3dwarehouse/buildingmaker

그리고 다음의 순서대로 진행을 하면 예쁜 입체형 건물이 탄생합니다.
위치 선택 – 사진에 맞춰 블록 정렬 – 3D이미지 갤러리에 저장하면 본인의 작업은 끝이 납니다.
그리고 입체모형이 구글어스용으로 적합한지를 검토되어 집니다.

순서대로 진행한 저의 실행화면을 캡쳐해 보았습니다.

1. 저는 먼저 위치를 15,6전 전에 가본 벤쿠버를 선택했습니다. 그리고 너무 복잡하지 않은 건물을 선택했습니다.

2. 여러가지 상단우측의 도구를 사용하여 모양을 그려갑니다. 그릴때는 좌측의 다양한 각도에서의 입체사진을 통해 보정을 해 나갑니다.

3. 완료 후 우측상단의 저장을 누른 후 좌측상단의 뷰어를 클릭하면 본인이 작업한 것이 반영된 3차원 입체지도가 보여집니다.

보시면, G마켓은 여성중심(거의 비슷한 비중이지만 옥션에 비해서는 다소 여성이 비중이 높음), 옥션은 남성 중심임을 알 수 있으며, 젊은층일수록 G마켓을 선호하며, 40대이후 노년층은 옥션을 선호하는 것으로 나타난다.

앞으로 지속적으로 사람들을 사귀면서 활동을 해보면 재미있을 것 같기도 하네요. 다만 짧은 영어가 걸림돌이긴 합니다.

여기서 뭔가 이상한 것이 있다. LGT가 KTF보다 검색빈도가 높게 나타나고 있다. 뉴스기사도 더 많이 나온다.
그래서 뉴스기사를 살펴보니 예상대로 허수가 포함되어 있다. 독일의 LGT bank에 대한 검색과 뉴스가 많았던 것이다.
그러면 구글에서 이러한 bias를 없애기 위해 취할 수 있는 방법은 지역을 한정하는 것이라 한국으로 지역을 한정했다.

그랬더니 LGT가 어디론가 사라져 버렸다. 역시 한국관련 내용으로 구글트렌드에서 분석하는데는 한계가 있었다.

다음 트렌드차트를 이용해 보았다.
다음 트렌드차트에서는 검색추이, 성별, 연령, 지역에 대해 정보를 알 수 있다.

LGT의 경우 20대가 높은데 반해 SKT와 KTF의 경우는 30대가 주도를 하고 있음을 알 수 있다.

앞으로 구글과 같은 수준의 트렌드 분석을 위해서는 좀 더 다듬어져야 할 부분이 있지만 한글검색이 가능하고 영어로 국내에서 검색한 경우에 있어서도 외국의 동일한 명칭에 의한 bias를 없애기 위해서는 다음 트렌드차트를 활용하면 좋을 것 같다.

MIP 지식경영 과목의 과제물로 작성된 것입니다.
10년내 즉 2020년 이내에 전세계적으로 벌어질 것으로 예측되는 Event 중 가장 관심있는 분야를 선정해서 프리젠테이션을 만들고 나레이션을 넣어서 블로그에 올리는 과제입니다.
김정일 사망이나 로봇의 대중화, 지구온난화로 인한 섬나라의 국토포기 등 여러가지 Event를 설정해 볼 수 있겠지만 저는 전세계적인 물부족 현상을 주제로 잡았습니다.
물값과 기름값 중 어느것이 비쌀까요? 물론 아직까지는 국내에서는 물값이 싸지만 수입생수의 경우는 세금이 많이 붙은 기름값에 비해 더 비쌉니다. 예로써, 에비앙 500ml가 이마트몰에서 950원에 판매가 되는데 기름 500ml는 850원 수준입니다.
아마 미국의 경우는 기름값에 붙는 세금이 국내보다 저렴하여 500ml 기준하면 500원 수준도 않될 것입니다.
전세계 수백만명의 사람들이 물과 관련되어 매년 죽어가고 있다고 하고 그 심각함은 점점 더해져 가고 있다고 합니다.
새로운 기술(해수담수화와 같은) 들이 많이 보급이 되어서, 인간이 공기 다음으로 간절하게 필요한 물이 원할히 공급되어서 비극이 끝을 맺었으면 합니다.